По словам исследователей из Google и Нью-Йоркский фонд стволовых клеток.
По оценкам, болезнь Паркинсона поражает от 2 до 3 процентов населения в возрасте старше 65 лет. Нервные клетки, расположенные глубоко в области базальных ганглиев мозга, со временем медленно умирают, влияя на движение. Больным трудно контролировать свои движения; их конечности могут дрожать или чувствовать себя скованными. Ученые не уверены, что вызывает болезнь, и в настоящее время она неизлечима.
«Открытие традиционных лекарств работает не очень хорошо, особенно при таких сложных заболеваниях, как болезнь Паркинсона», — пояснила в своем заявлении генеральный директор NYSCF Сьюзен Соломон. «Роботизированная технология, созданная NYSCF, позволяет нам генерировать огромные объемы данных от больших групп пациентов и обнаруживать новые сигнатуры болезней в качестве совершенно новой основы для открытия лекарств, которые действительно работают».
Некоммерческий исследовательский институт разработал роботизированную систему, способную проводить лабораторные эксперименты в контролируемой среде. Роботизированная система, известная как Global Stem Cell Array, состоит из серии машин с роботизированными руками, способными манипулировать образцами из пробирок для культивирования клеток.
Клетки фибробластов извлекаются и выращиваются из клеток кожи – процесс занимает около четырех недель. Инженеры в Google Исследования продвинули систему еще на один шаг вперед, установив программное обеспечение ИИ, обученное диагностировать болезнь Паркинсона по клеткам кожи с 79-процентной точностью, согласно исследовательской статье, опубликованной в пятницу в Связь с природой.
Образцы кожи в настоящее время не используются для диагностики болезни Паркинсона, сказал Дэниел Полл, старший вице-президент NYSCF по исследованиям и разработке платформ. Регистр.
«Это было новое направление исследований, в котором мы хотели посмотреть, сможем ли мы идентифицировать сигнатуру в фибробластах пациента с помощью искусственного интеллекта», — пояснил он. «Другие группы ранее описывали изменения в поведении фибробластов, выращенных у пациентов с болезнью Паркинсона, особенно дисфункцию митохондрий и других органелл, хотя в основном это были небольшие исследования».
Сначала клетки, полученные из биопсии кожи пациента, выращивают в пробирках. Далее эти образцы окрашивают и помещают под флуоресцентный микроскоп. Камеры делают снимки клеток и передают их в сверточную нейронную сеть для изучения. Модель обучена находить отдельные клетки и определять, принадлежат ли они пациенту с болезнью Паркинсона, и роботы могут работать 24/7 без помощи человека.
Биопсия клеток кожи, полученная от 91 участника, использовалась для обучения и тестирования системы. Глобальный массив стволовых клеток на базе искусственного интеллекта смог диагностировать заболевание с точностью 79%. Он смог проследить клетки до отдельных пациентов, даже когда были проанализированы новые образцы, собранные спустя годы после первой биопсии.
Изображение робота Global Stem Cell Array от NYSCF. Изображение предоставлено: Самван Роб, Нью-Йоркский фонд стволовых клеток… Нажмите, чтобы увеличить
Соломон сказал, что проект был доказательством концепции, которая показала, что болезнь Паркинсона можно диагностировать, глядя на образцы кожи пациентов. Эта технология — использование роботизированной системы, оснащенной программным обеспечением ИИ, для культивирования клеток — также потенциально может помочь ученым в открытии лекарств. «Вы можете применять лекарства к больным клеткам и, используя ИИ, посмотреть, сможете ли вы найти лекарства, которые сделают больные клетки похожими на клетки здоровых людей», — сказала она нам.
Трудно отличить больную клетку кожи от здоровой, чего люди не могут сделать собственными глазами. Алгоритм машинного обучения должен был проанализировать более 1200 признаков. «Наш анализ показывает, что обнаруженные [Parkinson’s disease-specific] морфологические сигнатуры чрезвычайно сложны, как и его клинические проявления, и потребуются всесторонние исследования нарушений, чтобы очертить лежащие в основе молекулярные механизмы», — поясняется в статье.
По словам Полла, сочетание робота-лаборанта с алгоритмами искусственного интеллекта позволит исследователям более тщательно изучать широкий спектр заболеваний. «Это первый инструмент, успешно идентифицирующий признаки заболевания с такой высокой точностью и чувствительностью. Его способность идентифицировать подгруппы пациентов имеет важное значение для точной медицины и разработки лекарств от многих трудноизлечимых заболеваний».
Соломон сказал, что NYSCF планирует продолжать разработку технологии, чтобы ее можно было использовать в терапевтических или диагностических целях в клинических условиях. «Мы продолжаем улучшать наши возможности по точному отделению больных пациентов от контрольной группы. В настоящее время мы продвигаем этот подход в других областях заболеваний, от очень распространенных заболеваний, таких как старение, до чрезвычайно редких состояний», — сказала она. Рег. ®
